Quand votre catalogue de formation dépasse les 500, 1000 voire plusieurs milliers de modules… la mise à jour manuelle atteint vite ses limites. Voici comment on a développé notre propre outil pour automatiser la partie la plus chronophage de nos mises à jour, réduire le risque d'erreur et se recentrer sur le cœur de notre expertise.
En 2026, la plupart des équipes formation ont constitué un catalogue conséquent d'offres de formation. Chez FormaLearning, par exemple, notre catalogue de formation compte plus de 200 modules sur les thématiques bancaires et assurantielles, avec souvent des variations ou des déclinaisons thématiques.
À notre petite échelle, le calcul est vite fait : cela donne des milliers d’énoncés réglementaires - informations, chiffres et formulations susceptibles de changer - et près de 3 000 questions de quiz à mettre à jour en continu. ****Pour des organismes de formation internes, ce chiffre grimpe vite à plusieurs milliers de questions de quiz. Alors, comment s'assurer que tous les contenus proposés restent à jour ?
Car derrière chacun de ces contenus, s’engage une responsabilité : si un apprenant suit une formation réglementaire qui contient une erreur ou un décalage avec une réglementation récente, sa formation n'est plus conforme. Et c'est encore plus sensible avec l'adaptive learning. Ce type de dispositif s'appuie sur de très grandes bases de questions : plus la base est large, plus une erreur peut s'y glisser. Or la moindre erreur dans une question d'évaluation ou d'auto-positionnement décrédibilise toute la démarche pédagogique.
Voici comment nous avons automatisé la mise à jour de nos contenus réglementaires : de la phase de test des outils existants jusqu’au développement de notre propre solution.
Notre vision, c'est un jumeau numérique de notre offre de formation : une version complète, indexée et catégorisée de tous nos contenus, dans laquelle on navigue facilement et qu'on met à jour simplement. On s'en rapproche petit à petit.
L’approche traditionnelle consistait à vérifier à la main tous les contenus. On connaît notre catalogue, on suit les évolutions réglementaires. Nos experts-relecteurs savent donc exactement où intervenir quand la réglementation évolue.
Mais cette approche comporte principalement deux limites :
Avec l'arrivée de l'IA, on a vu une opportunité : automatiser toute la partie chronophage autour de la mise à jour, pour permettre à nos experts de se concentrer sur le cœur du travail. On adonc testé tout un panel de solutions existantes, basées sur des “agents tout-en-un”, capables de se promener dans une base de données, d'analyser, de recommander.
On a rapidement éliminé ces solutions, pour deux raisons.
Ce qui a finalement emporté la décision, c’est une troisième observation.
Ce qui a changé, c'est qu'aujourd'hui, en tant qu'agence, on peut créer nos propres outils. Grâce à l'IA, aux bonnes personnes et à une construction collective avec l'équipe, on développe des solutions sur-mesure, tout aussi qualitatives et sécurisées que ce qu'on trouverait ailleurs. Il y a quelques années, c'était encore hors de portée.
Toutes ces réflexions mises bout à bout nous ont poussés à prendre la décision d'investir dans notre solution sur-mesure. Avec l’enjeu de faciliter le travail de nos experts-relecteurs.
Comme dans tout projet de data, la première étape consiste à structurer la donnée.
On a donc commencé par intégrer toutes nos questions de quiz dans une base de données structurée par thème et par niveau de difficulté. À ceci, s’ajoute une homogénéisation du format et un système de tags qui permet de les retrouver en quelques secondes et de les modifier facilement ****si on détecte une erreur. Chaque question est également catégorisée selon son “risque d'évolution”, pour pouvoir identifier rapidement les contenus les plus susceptibles d’être soumis à une évolution.
On a fait le même travail de recensement avec ce qu'on appelle les “énoncés réglementaires” : les phrases ou formulations susceptibles d'évoluer à chaque mise à jour réglementaire et qui sont présentes dans chaque module proposé au catalogue Formalearning.
Et la bonne nouvelle, c’est qu’une fois que ce travail de fond est fait… la suite est beaucoup plus facile ! Sans compter qu’avoir une base de contenus structurée, taguée et facile à maintenir dans le temps, c'est un patrimoine pérenne pour l'entreprise.
Une fois la base de contenus structurée, c’est l'outil qui prend le relais. On sélectionne l'échantillon à analyser : par thème, par niveau de risque d'évolution, selon les priorités du moment. Et c'est là que l'outil entre en jeu : il analyse chaque question, une par une.
Concrètement, chaque question passe par un prompt qu'on a construit et affiné. C'est là qu'on a investi le plus de R&D : dans la construction d’une méthode qui calibre l'IA pour obtenir les meilleures réponses possibles. C’est-à-dire stables, prédictibles et sobres en consommation de tokens.
Dernière étape : traiter les résultats. et probablement la plus importante Quand l'outil détecte un problème potentiel, il ne le résout pas tout seul. Il centralise les résultats de son analyse dans une interface spécifiquement conçue pour que nos experts-relecteurs puissent les traiter le plus efficacement possible - et dans le respect de nos process.
À travers cette interface, il propose une alternative, cite ses sources, choisies au préalable dans un corpus de référence qu'on estime fiable. Chaque signalement passe par une à deux relectures humaines avant toute décision.
Autrement dit : l'outil analyse et détecte. Mais la validation et la décision restent entre les mains de l'expert, car cela fait partie de notre processus qualité.
Et finalement, c'est là que le travail avec ces nouveaux outils est passionnant : parce que ce n’est pas un coup de baguette magique. C’est une réflexion qui s’intègre dans le travail réel de l'équipe, qui génère des discussions autour de nos process. Et qui pousse parfois à questionner ou à réorganiser la manière dont on travaille.
À la recherche du temps perdu. Quand on a des centaines de questions à vérifier et ensuite à réintégrer dans nos formations, la question du temps est essentielle. Si on perd 30 secondes par question parce qu'on a mal optimisé l’outil d’IA… sur 500 questions, c'est 4 heures qui s’envolent !
Reste la question qu'on nous pose le plus souvent : est-ce que ça vaut vraiment le coup ? Voilà ce qu'on peut déjà vous partager, à la fois en interne et pour nos clients.
D'abord, et sans surprise : le gain de temps. Difficile à chiffrer précisément, mais on estime avoir gagné environ 50 % de temps sur nos mises à jour. Concrètement, on est aujourd'hui capable de vérifier nos modules en continu tout au long de l'année, contre une à deux fois seulement auparavant.
Ensuite, un gain certain en qualité. Le taux d'erreur baisse mécaniquement, pour deux raisons.
D'une part, parce qu'on confie à l'outil la recherche et l'identification des questions à revoir. Pas l'analyse et encore moins l'expertise : la plupart du temps, nos experts ne sont d’ailleurs pas d'accord avec la proposition de l'IA et finissent par réécrire la question eux-mêmes. C'est précisément là qu'on apporte de la valeur. D’autre part, parce que le temps gagné nous permet de multiplier les relectures.
Troisième bénéfice : on est beaucoup plus réactifs. Au-delà du temps gagné, on peut rebondir vite et souvent, là où on se limitait avant à quelques grands temps forts de mise à jour, réservés à des évolutions spécifiques.
Mais c’est peut-être le dernier gain qui nous a le plus intéressés. Avant, le travail de relecture reposait sur un travail solitaire de l'expert. Maintenant, c'est un travail d'équipe, avec plusieurs étapes et plusieurs lecteurs / valideurs. Ce qui contribue à renforcer notre culture commune de l’actualité réglementaire. On est passés d’un travail d'experts solitaires au travail d’une équipe d'experts.
Cette modernisation vient épouser une organisation toute neuve de notre veille, orchestrée par notre Responsable pédagogique Banque Assurance. Elle nous permet d'être proactifs sur les évolutions réglementaires et de proposer une offre toujours plus actuelle.
Côté client, le principal changement réside dans la réactivité. Quand une réglementation évolue, on peut faire la mise à jour rapidement, sans attendre la prochaine grande révision annuelle.
Sinon, globalement, on continue à livrer nos modules avec la même exigence et le même niveau d’accompagnement. Ce changement profond de nos process visait essentiellement à améliorer nos méthodes de travail internes. Pas à vendre une licence ou l'accès à des outils ;)
Pour résumer, l'outil qu'on a construit n'est ni magique ni un gadget destiné à créer ce fameux “effet wahou”. C'est un outil qui s'insère à un moment précis d'un process spécifique, pour apporter un résultat plus fiable, plus efficient et soutenable dans le temps.
Chaque nouvelle façon de travailler a été discutée, testée, ajustée. Les personnes concernées se l'approprient parce qu'elles en sont co-autrices. C'est peut-être pour nous l’enseignement principal : un bon usage de l'IA, c'est d'abord une discussion collective sur nos façons de travailler, qui aboutit à une amélioration concrète de nos process. Ou plutôt de ce qu'on appelle nos process et qui est en réalité notre organisation collective du travail : une coopération entre humains, qui mobilise quelques outils au passage.
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